Moderne Fahrzeuge richten viele „Augen“ auf die Straße. Dies gilt umso mehr, wenn sie mit autonomen Funktionen ausgestattet sind. In vielerlei Formen vorkommende Sensoren stellen die zentrale Technologie für die Zukunft des Kraftfahrzeugs dar. Ihre Aufgabe ist nicht nur, dass das Fahrzeug seinen Weg findet. Sie machen zudem viele Funktionen in einem zunehmend digitalisierten Cockpit erst möglich.
Wenn wir über Kraftfahrzeugsensoren sprechen, dient der Begriff „Sensor“ als übergeordnete Bezeichnung für gänzlich unterschiedliche Komponenten: Kameras, Radar und LiDAR. Derzeit sind einige Sensoren in Fahrzeugen noch von eher rudimentäre Funktionalität, während andere bereits weit fortgeschritten sind. Mit den Fortschritten im Bereich autonomer Fahrzeuge und ganz allgemein intelligenter werdenden Autos werden auch die unterstützten Funktionen immer komplexer. Dabei müssen die zugrunde liegenden Technologien wie Speicher, Rechenleistung und Konnektivität eine Computerplattform auf Rädern bilden, die mit den wachsenden Anforderungen Schritt halten kann.
Unterschiedliche Sensortechnologien mit unterschiedlichen Stärken
Unter den vielen Sensoren in modernen Fahrzeugen befinden sich Kameras, Radar und verschiedene LiDAR-Typen – abhängig von der Funktion. Zu den ersten Einsatzbereichen für Sensoren in Automobilen zählen die einfachen Fahrerassistenzsysteme (ADAS) mit Rückfahrkameras, die den Fahrern ein sicheres Zurücksetzen ermöglichen. Je autonomer das Fahrzeug ist, desto mehr Sensoren werden benötigt. Die Sensoren, die Daten über die Umgebung des Fahrzeugs sowie über die Bedingungen im Fahrzeuginnenraum erfassen, lassen sich grob in folgende Kategorien unterteilen:
- Kameras: Als Sensor, der dem menschlichen Sehvermögen am nächsten kommt, zeichnet die Kamera Bilder auf, die von Computeralgorithmen analysiert werden. Kameras in Automobilen erheben einerseits Daten zur Umgebung des Fahrzeugs: andere Fahrzeuge, Fußgänger, Fahrradfahrer, Verkehrsschilder, Ampeln und Verlauf von Bordsteinkanten. Die Verarbeitung durch Algorithmen sorgt für die Objekterkennung, die Warnungen beim Verlassen der Spur und bei der Annäherung an Hindernisse vor dem Fahrzeug ermöglicht.
- Radar: Ein im Bereich der Millimeterwelle arbeitendes Radar (mmWave) „sieht“ besser als eine Kamera und ist deshalb für verschiedene Einsatzbereiche in Automobilen besser als diese geeignet. Es kombiniert hohe Auflösung und Leistung mit gutem Richtvermögen und ist gegenüber Beeinträchtigungen durch Witterungsbedingungen weniger anfällig. Aufgrund der höheren Kosten ist das Millimeterwellen-Radar aber auf ADAS-Funktionen beschränkt. Eine weitere Einschränkung besteht hinsichtlich der Erkennung von nicht aus Metall bestehenden Objekten.
- LiDAR: LiDAR arbeitet im Unterschied zum Radar mit Licht. Schnelle Laserimpulse werden abgestrahlt und von Hindernissen wie anderen Fahrzeugen, Fahrradfahrern, Fußgängern oder auch einem Briefkasten am Ende eines Fahrwegs zurückgeworfen. Ein LiDAR-Instrument misst die Zeit bis zum Zurückwerfen eines Impulses und kann den Abstand zwischen dem Fahrzeug und dem Hindernis mit hoher Genauigkeit berechnen. Ein mechanisches LiDAR strahlt das Laserlicht direkt unter Einsatz mechanischer Komponenten ab. Es arbeitet präziser, bietet ein Sichtfeld von 360 Grad und arbeitet über größere Entfernungen, ist aber in der Herstellung teuer. Solid-State LiDAR (SSL) ist erschwinglicher und stützt sich im Wesentlichen auf elektronische Komponenten zur Steuerung des Laserstrahlwinkels. Dies führt aber andererseits zu einer Einschränkung bei Abtastwinkeln und Genauigkeit.
- 3D-TOF-LiDAR: Ein weiterer LiDAR-Typ, der eine wachsende Anzahl von Kfz-Einsatzbereichen im Nahfeld abdeckt, ist das 3D-TOF-LiDAR, das ohne Scanner arbeitet und eine höhere Auflösung erzielt. Dieser LiDAR-Typ kommt in vielen unterschiedlichen Geräten wie Smartphones zum Einsatz. Mit seiner Hilfe können beispielsweise Kamerasensoren Abstand und Volumen messen, indem optische Impulse hoher Leistung mit einer Dauer von Nanosekunden ausgestrahlt werden, um Daten zur Tiefe einer Szenerie zu erfassen – üblicherweise über kurze Entfernungen. In einer Automobilumgebung kann 3D-TOF-LiDAR eingesetzt werden, um Objekte abzutasten und zu verfolgen, die Gestenerkennung und reaktive Höhenmessungen zu unterstützen sowie 360-Grad-Darstellungen des Fahrzeugumfelds beim Parken zu erstellen.
LiDAR bietet als Sensor für autonome Fahrzeuge verschiedene Vorteile. Es hat eine überlegene Reichweite, bietet eine größere Winkel- und Geschwindigkeitsauflösung und ist gegenüber Störungen weit unempfindlicher. LiDAR kann zudem eine große Menge an Daten erfassen, darunter Abstand, Winkel, Geschwindigkeit sowie Reflexionsintensität eines Objekts, und daraus ein mehrdimensionales Abbild erstellen. Die zu überbrückende Entfernung ist der entscheidende Faktor bei der Auswahl einer LiDAR-Architektur mit kleiner, mittlerer oder großer Reichweite. Dies gilt auch für die vielfältigen Funktionen im Fahrzeuginneren, nicht nur für die Funktionen zur Ermöglichung autonomen Fahrens.
Sensoren innen und außen
Unabhängig vom realisierten Grad der Autonomie ist die Verbesserung der „Sicht“ eine primäre Funktion der Sensoren für den Automobilsektor. Mit zunehmender Digitalisierung des Fahrzeugcockpits werden Kameras, Radar und LiDAR auch im Fahrzeug immer wichtiger.
LiDAR mit kurzer Reichweite kann zum Überwachen des Status von Fahrern und Beifahrern eingesetzt werden, um hochentwickelte Funktionen zu unterstützen. Denkbar sind beispielsweise die Justierung der Entfaltungskraft des Airbags und die Optimierung des Heads-up-Displays in Abhängigkeit von der Position des Kopfs oder die Erkennung bestimmter Fahrer und Beifahrer mittels Gesichtserkennung, um vordefinierte Einstellungen entsprechend anzupassen. Mit LiDAR können auch berührungslose Steuerelemente für die Gestensteuerung realisiert werden.
Es gibt viele grundlegende Funktionen im Auto, die mit Gesten statt mit Berührungen oder Sprache gesteuert werden können, z. B. Einstellung der Umgebungsbedingungen wie Heizung und Klimaanlage, Musikauswahl und -lautstärke, GPS-Navigation und Handhabung von Sprachanrufen. Wenn das Fahrzeugcockpit sehr fortschrittlich ist, kann der Fahrer eine Geste machen, um Anwendungen vom Hauptdisplay auf das Kombiinstrument (und umgekehrt) zu übertragen.
Die Technologie zur Gestenerkennung setzt zunächst die Erkennung menschlicher Bewegungen als Verfahren zur Dateneingabe voraus: bestimmte Bewegungen entsprechen einem Befehl und die Eingabe wird von Sensoren und Kameras erkannt, die die Bewegungen der Fahrzeuginsassen überwachen. Neben der Steuerung der Musik-/Audiowiedergabe und der Handhabung von ankommenden Anrufen oder Navigationssystemen kann die Technologie zur Gestenerkennung genutzt werden, um das Einnicken des Fahrers oder dessen Notlage aufgrund eines plötzlichen Gesundheitsproblems zu erkennen und ein semiautonomes Fahrzeug an den Straßenrand zu lenken und Hilfe anzufordern.
Unabhängig von der Funktion stützt sich die Gestenerkennungstechnologie auf Sensoren und Kameras, Algorithmen und künstliche Intelligenz, um bestimmte Gesten zu erkennen und auf der Grundlage des Systemtrainings entsprechend zu handeln. Alle hierfür eingesetzten Sensoren und Kameras benötigen einen unverstellten Blick auf einen 3D-Bereich im Cockpit. Computervision und Maschinelles Lernen auf der Basis von Algorithmen und KI analysieren die Gesten und übersetzen sie in Echtzeit in Befehle, die in einer Bibliothek der Gesten gespeichert sind.
LiDAR ist nicht nur eine Sensortechnologie, mit der eine Gestenerkennung im Fahrzeuginnenraum umgesetzt werden kann. Radarsensoren auf Millimeterwellenbasis können weit genauer arbeitende Anwendungen im Fahrzeuginnenraum unterstützen und haben Kameras gegenüber den Vorteil, auch kleinste Bewegungen zu erkennen und zwischen mehreren Personen im Fahrzeug zu unterscheiden. Zudem können Materialien wie Kunststoff und Kleidung durchdrungen werden. Sie können zudem unauffälliger hinter einer Verkleidung und in oder unteren Materialien im Fahrzeug platziert werden, sodass die Fahrzeugästhetik nicht beeinträchtigt wird und die Privatsphäre der Beifahrer durch die Überwachungssysteme im Fahrzeuginnenraum gewahrt bleibt.
Ein Millimeterwellenradar kann beispielsweise die Präsenz einer Person im Fahrzeuginnenraum auch bei anspruchsvollen Umgebungsbedingungen wie hellem Licht und Dunkelheit erkennen. Millimeterwellen-Radarsensoren können unterscheiden, ob ein Sitz von einem Kind oder einem Erwachsenen belegt ist, und die Entfaltung des Airbags entsprechend justieren. Außerdem können mittels Millimeterwellenradar unberechtigte Eindringlinge erkannt werden. Ein Beispiel für den fortschrittlichen Einsatz der Radarüberwachung des Fahrzeuginnenraums besteht in der Überwachung von Puls und Atmung sowohl des Fahrers als auch der Beifahrer während der Fahrt.
Sämtliche Sensortechnologien für den Einsatz in Automobilen werden weiterentwickelt und dabei kleiner, leistungsfähiger und unauffälliger. Kameras, Radar und LiDAR sind in Verbindung mit hoher Rechenleistung für intelligentere Funktionen im Fahrzeuginnenraum und vollständige Autonomie unverzichtbar. All diese Fortschritte und Weiterentwicklungen setzen aber voraus, dass andere elektronische Komponenten in vergleichbarem Tempo weiterentwickelt werden.
Mehr Sensoren benötigen mehr Rechenleistung
Moderne Automobile können je nach implementierter Autonomie mehr als 200 Sensoren enthalten. Dies gilt umso mehr, als Sensortechnologien wie LiDAR günstiger, kleiner und leistungsfähiger werden. Außerdem nutzen die Sensoren Daten effizienter und die von unterschiedlichen Sensorarten generierten Daten können von Computerplattformen auf Rädern verarbeitet werden.
Der Prozess des Kombinierens der Daten mehrerer Sensoren wird auch als Sensordatenfusion bezeichnet und steigert die Genauigkeit. Bei autonomen Fahrzeugen sorgt diese Datenfusion für sicherere Entscheidungen, wenn die Daten einzelner Sensoren möglicherweise nicht zuverlässig sind. Je größer die Anzahl der Sensoren im Fahrzeug, desto besser kann das Fahrzeug in Echtzeit auf unterschiedliche Szenarien – andere Fahrzeuge, Personen, Tiere auf der Straße usw. – reagieren.
Aber all diese Daten sowie die mittels dezentraler Datenverarbeitung bereitgestellten Informationen, die die vom Fahrzeug eigenständig erfassten Daten ergänzen, machen eine kontinuierliche Erweiterung der Rechenleistung im Fahrzeug erforderlich. Jedes Fahrzeug wird ultraschnellen Speicher, Mehrkernprozessoren, Grafikengines, höhere Kapazität und NVMe-SSDs mit höherer Geschwindigkeit sowie ultraschnelle Verbindungen benötigen, um die stetig wachsenden Datenmengen, die von den verschiedenen Sensorarten für alle Funktionen für autonomes Fahren und Fahrzeuginnenraum generiert werden, aufzunehmen, zu speichern und zu verarbeiten.
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